Универсальный эволюционизм и синергетика

9. УНИВЕРСАЛЬНЫЙ ЭВОЛЮЦИОНИЗМ И СИНЕРГЕТИКА

Основное содержание главы

Развитие сложных нелинейных систем, как естественных, так и созданных человеком, подчиняется универсальным законам самоорганизации. Диссипативные структуры образуются в неравновесных условиях как элементы упорядочения в динамической системе. Возникновение порядка из хаоса возможно только при понижении энтропии системы (за счет эквивалентного роста энтропии в окружающей среде). В ряде случаев относительно сложное поведение системы взаимосвязанных элементов может быть следствием достаточно простых «правил» взаимодействия.

9.1. Детерминированный хаос в изолированной популяции

Адаптационные механизмы, рассмотренные в предыдущей главе, позволяют популяции вернуться к равновесному состоянию или к устойчивому колебательному циклу. Потеря устойчивости циклов является частным случаем более общих процессов в динамических системах, когда при превышении определенного уровня «управляющего параметра» в системе происходят структурные перестройки или перестройки режима её функционирования. В гидродинамике это переход от ламинарного (слоевого) течения жидкости к турбулентному (вихревому): внезапно появляются большие вихри, при продолжении воздействия на поток они распадаются на вихри меньшего масштаба, затем еще большее дробление – и поток становится хаотическим (рис. 148).

Рис. 148. Бифуркация потока на два уровня вихрей

Хорошим примером подобных процессов установления динамического хаоса служит одна из биологическаих моделей, одновременно демонстрирующая полезность межпредметных связей в современном естествознании.

Будем рассматривать какую-нибудь изолированную популяцию, например популяцию насекомых на удаленном острове в открытом океане. Как известно, многие насекомые выводятся весной, лето живут, а осенью откладывают оплодотворенные яйца. При таком цикле воспроизводства поколения не перекрываются, все живущие особи одного возраста. Говорят, что состояние популяции меняется дискретно во времени, поэтапно одно за другим. Обозначим начальное состояние популяции через Хо, а Хn – её численность через n лет. Коэффициентом прироста R будем называть относительную величину изменения численности популяции за год:

R = (Хn+1 – Хп)/Хп.

Если считать R = const, то рост популяции будет определяться зависимостью

X n+1 = (1 + R) Xn . (65)

Через n лет численность популяции будет равна:

Xn = (1 + R)n X0.

Формула (66) предсказывает неограниченный рост популяции, что нереально. Чтобы быть ближе к действительной ситуации в биоценозах, ещё в 1845 г. постулировал, что коэффициент прироста R меняется в зависимости от достигнутой численности, считая, что для данной экологической ниши имеется конкретный предел численности популяции, равный Хmах:

R =  r( Хmax – Хn).

С математической точки зрения удобнее выражать численность популяции в относительных единицах:

R = r (1 – Хn). (66)

Коэффициент пропорциональности r мы будем называть управляющим параметром, или параметром роста. Когда r < 1, численность популяции растет, пока не достигнет Хmax = 1, при котором рост прекращается (см. рис. 149, а).

Формула (65), описывающая изменения численности популяции по , будет иметь следующий вид:

X n+1 = (1 + R) Xn – r Хn2. (67)

Будем следить за эволюцией популяции на последующих шагах, то есть при увеличении n. На первый взгляд уравнение (67) достаточно простое и не предвещает резких перемен. Но все дело в нелинейности, она приводит к сложным циклическим зависимостям, представленным на рис. 149. Для области значений параметра воспроизводства от 0 до 1 численность популяции при любых начальных значениях все равно стремится к нулевому конечному уровню, физически это означает вымирание популяции.

Рис. 149. Варианты изменений численности популяции

Когда параметр воспроизводства 1< r < 2 , кривые роста плавно достигают стационарного уровня, после чего каждый год появляется новая популяция, точно замещающая предыдущую.

При условии r = 2 происходит первая бифуркация, становятся возможными два варианта: численность популяции попеременно осциллирует между двумя уровнями. Прогноз развития достаточно определенный: после многих лет размножения мы встретим на острове либо высокий уровень численности насекомых, либо низкий. Объяснение можно дать простое: когда насекомых очень много, они истощают имеющиеся пищевые ресурсы и потомство оказывается в кризисных условиях перенаселения (по сравнению с малыми ресурсами). Наоборот, для малой численности насекомых при неистощенных ресурсах создаются благоприятные условия жизни и родительское поколение откладывает большое количество яиц, так что на следущий год потомство будет многочисленным.

Когда значения параметра воспроизводства задаются (исследователем) большими, чем 2,449, появляется вторая бифуркация, и теперь численность популяции колеблется между четырьмя уровнями значений. Критические значения параметра воспроизводства на числовой оси лежат все ближе друг к другу, и при каждом из них происходит разбиение на два уровня. В итоге прогноз развития популяции становится неопределенным, так как становятся возможными самые разные значения для любого года: от минимального до максимального. В таких случаях говорят, что в системе устанавливается детерминированный хаос. Определение детерминированный используется здесь потому, что последующее состояние однозначно зависит от предыдущего.

Общее представление о поведении многих физических, химических и биологических нелинейных систем, подобных рассмотренной нами, даёт диаграмма Фейгенбаума (рис. 150). Конечно, для многих животных коэффициент прироста популяции, равный 2,3 (230 %) или 2,5 (250 %), не реален, однако для насекомых это не предел.

В 1963 г. обнаружил, что бифуркационное поведение свойственно турбулентному потоку. Затем оно было выявлено в исследованиях по лазерной физике и в кинетике химических реакций. В настоящее время признано, что сценарий удвоения энергетических или структурных состояний нелинейных систем при росте управляющего параметра является универсальным законом природы. Достаточно сказать, что данная закономерность проявляется и в нелинейных колебаниях в электрических сетях (в них могут появляться черты детерминированного хаоса), и в переходе нормального ритма сердца в угрожающую жизни человека фибрилляцию.

Здесь необходимо отметить, что траектория, по которой эволюционирует нелинейная природная или искусственная система при увеличении управляющего параметра, характеризуется чередованием устойчивых областей, где доминируют детерминистические законы, и неустойчивых областей вблизи точек бифуркации, где перед системой открывается возможность выбора одного из нескольких вариантов будущего.

Как отмечал в своих работах , детерминистический характер кинетических уравнений, позволяющих вычислить заранее набор возможных состояний и определить их относительную устойчивость и случайные флуктуации, «выбирающие» одно из нескольких возможных состояний вблизи точки бифуркации, теснейшим образом взаимосвязаны. Эта смесь необходимости и случайности и составляет «историю» системы.

Существуют и другие пути, приводящие к появлению динамического хаоса. В 1980 г. обнаружил, что существует более общий принцип перехода от порядка к хаосу, если от действительных значений некоторых управляющих параметров перейти в плоскость комплексных чисел [22].

Процесс Мандельброта для дискретных изменений, в принципе, эквивалентен процессу Ферхюльста своей нелинейностью:

где С – некоторая константа, могущая быть комплексным числом.

Выберем произвольное число Х0, возведем его в квадрат и прибавим константу С; полученное значение нанесем на комплексную плоскость. Затем повторим процесс (сделаем очередную итерацию) и отметим новое положение.

При С = 0 имеются три типа траекторий точки в зависимости от начального значения Х0. Если оно не превосходит единицу, то последующие квадраты будут все меньше и меньше и точка стремится к нулю. Говорят, что нуль является аттрактором для итерационного процесса. Все точки, находящиеся на расстоянии меньше 1 от этого аттрактора движутся к нему. Наоборот, все точки находящиеся на расстоянии больше 1 от нуля, будут уходить на бесконечность, так как значения квадратов будут только возрастать.

Наконец, точки, находящиеся на расстоянии 1 от нуля, будут оставаться неподвижными (рис. 151). Окружность единичного радиуса является границей между сферами влияния двух аттракторов – нуля и бесконечности.

Когда константой C является комплексное число, то границы между несколькими (или очень многими) аттракторами перестают быть гладкими. Линия границы выглядит непрерывно изломанной, причем при увеличении масштаба графика во сколько угодно раз ее форма остается подобной себе.

Такое свойство границ Мандельброт назвал фрактальной структурой. Здесь физические процессы хаотичны до предела, так как совершается переход из сферы влияния одних закономерностей к сфере влияния другой. Отражая хаос, сама линия (множество точек которой носит название множеств Жюлиа) оказывается эстетически очень красивой.

Существует правило, указывающее, какой вид имеет множество Жюлиа для всех возможных значений параметра С. Графически оно выражается множеством Мандельброта. Компьютерное моделирование различных множеств Жюлиа позволило сравнить их форму с формой многих естественных образований – морского берега, морозного узора на стекле, фигур электрических разрядов, формы ракушек, атмосферных вихрей и других форм движения или результатов физико-химических процессов (рис. 152).

Как оказалось, наблюдается поразительное сходство типов фигур, несмотря на различие конкретных процессов и их масштабов. Очевидно, что единственная общая черта столь широкого круга процессов – их нелинейная динамика. Нелинейные процессы имеют фрактальные свойства.
В современном естествознании фрактальность природы понимают не столько в буквальном геометрическом подобии, сколько в понимании сохранения сложности на нижележащих уровнях организации природы. При этом не упускается из вида целостность окружающего мира, что подчеркивается концепцией глобального эволюционизма.

Глобальный, или универсальный, эволюционизм рассматривает мировой эволюционный процесс как единое целое, охватывающее развитие Вселенной, биосферы и человека (в том числе процессы в обществе). По мнению академика [8], мировая эволюция и её составляющие представляют собой общий процесс самоорганизации, выражающийся в самопроизвольном (естественном) образовании все более тонких и сложных пространственно-временных структур. Он приводит аналогию с турбулентным течением жидкости, в которой непрерывно сменяют друг друга разнообразные и относительно стабильные формы – вихри (см. рис. 146). Бифуркационно распадаясь, они дают материал для новых квазистабильных образований.

Присущие мировой эволюции стохастичность и бифуркационные состояния, при прохождении которых дальнейшая траектория развития определяется флуктуационно случайно, делают эволюцию необратимой и лишают её временной симметрии. В этом смысле можно говорить об эволюционной стреле времени, подобно тому, как С. Хокинг говорит
о трех стрелах времени: космологической, термодинамической и психологической.

Естественно-научным основанием для появившихся в последние годы философских обобщений служат идеи динамического хаоса и синергетики. Последнее название переводится с греческого как «совместное, кооперативное действие» и предложено Г. Хакеном [23] для развивающейся междисциплинарной области исследований общих процессов самоорганизации в природе и обществе. Стимулировало становление синергетики открытие эффектов упорядочения в химических и физических системах, находящихся в состояниях, далеких от равновесия.

Например, в неравновесных условиях наблюдаются автоколебательные химические реакции Белоусова–Жаботинского, спирально-волновые фронты горения или других взаимодействий, гексагональные ячейки в эффекте Бенара или самоиндуцированная генерация лазерного излучения.

По предложению другого основателя синергетики , наблюдаемые упорядоченные во времени или в пространстве структуры получили название диссипативных [24].

9.2. Диссипативные структуры

Физически самой простой диссипативной структурой являются шестиугольные ячейки конвенктивного массопереноса в слое жидкости, на границах которого имеется разность температур, превышающая некоторое предельное значение (порог). В центрах ячеек жидкость поднимается, по краям – опускается (рис. 153). Такая система обменивается с окружающей средой только теплом. В стационарном состоянии она получает при температуре Т1 некоторое количество теплоты DQ, которое и отдает с низкотемпературной поверхности Т2.

В термодинамике, наряду с теплотой и энергией, пользуются понятием энтропии S. Это функция состояния термодинамической системы и её изменение DS в каком-либо процессе определяют по формуле

(68)

Например, при плавлении кристалла DQ равно теплоте фазового перехода (скрытой теплоте плавления), а Т равно температуре плавления. Теплота плавления идет на разрушение кристаллической решетки: DQ > 0 и Т > 0, поэтому DS > 0. Иначе говоря, при увеличении беспорядка энтропия возрастает.

Для рассматриваемого нами эффекта Бенара общее изменение энтропии будет равно:

(69)

показал [15], что во всех случаях установления порядка в диссипативных структурах они понижают свою энтропию, можно даже сказать – они отдают свою энтропию окружающей среде. Так что два обстоятельства важны для самоорганизации: обмен энергией и уменьшение энтропии; если эти условия выполняются, то мы можем ожидать проявлений пространственно-временной упорядоченности, роста организационных форм в живой и неживой природе.

В этой связи обратим внимание на некоторое подобие условий,
в которых находится Земля, с условиями эффекта Бенара: Земля получает от Солнца энергию при температуре планковского спектра 6000 К, а излучает такое же количество теплоты в ИК-области спектра, соответствующей температуре излучателя примерно 300 К. Из формулы (68) следует, что при таком различии температур и DQ = const поток энтропии от Земли оказывается намного больше, чем она получает её от Солнца. Таким образом, условие (69), необходимое для появления диссипативных структур, на Земле выполняется.

Если нет условий для «сброса» энтропии в окружающую среду, то самоорганизация оказывается недолговременной, как в случае колебательных химических реакций Белоусова–Жаботинского. В этих реакциях наблюдается временная упорядоченность в окислительно-восстановитель - ных состояниях Се3+ и Се4+ в смеси серной кислоты, сульфата церия, малоновой кислоты и бромата калия. Индикатор окислительно-восстановительных условий (ферроин) позволяет видеть периодичность изменения цвета раствора от красного до синего (рис. 154). При подборе концентрации веществ, после некоторого числа колебаний окраски, самопроизвольно образуются разделенные пространственные слои синего и красного цветов. Время их существования достигает 30 минут. Так как реакции идут в замкнутой системе при изотермических условиях, то стабильных диссипативных структур не образуется. По образному выражению [25], химический «организм» погибает, задушенный избытком энтропии, которую нет возможности выделить в окружающую среду. Стационарная диссипативная структура, по словам Э. Шредингера, должна «добывать упорядоченность из окружающей среды, увеличивая в ней беспорядок».

Часто говорят, что работы привели к становлению современной термодинамики, отвечающей новым концепциям естествознания. В чем отличие неравновесной термодинамики от классической? Как известно, классическая предшественница основана на нескольких обобщениях совокупности экспериментальных фактов (началах термодинамики).

Первое начало выражает собой закон сохранения энергии применительно к тепловым процессам, и оно обычно знакомо из школьного курса физики. Второе начало термодинамики имеет несколько эквивалентных формулировок, одна из которых гласит, что в замкнутых системах энтропия необратимых процессов может только возрастать. По утверждению Р. Клаузиуса (1822–1888), автора понятия «энтропия», «энергия Вселенной постоянна, энтропия Вселенной возрастает».

Л. Больцман (1844–1906) показал статистический смысл понятия энтропии: для абсолютного порядка существует единственный вариант состояния системы и энтропия равна нулю; беспорядочное расположение составляющих системы (хаос) имеет бесчисленное количество вариантов и энтропия в этом случае стремится к бесконечности. Всякий раз, когда энтропия системы возрастает, совершается переход в менее упорядоченное состояние (по какому-либо параметру этой системы).

Следует подчеркнуть, что закон возрастания энтропии применим только для множества частиц. Как и понятие температуры. Для одной частицы или для единичного объекта наблюдения его просто невозможно сформулировать.

В классической термодинамике закон сохранения энергии играет роль бухгалтера, уравнивающего дебет и кредит, тогда как роль директора, предписывающего направления финансовых вложений, принадлежит энтропии.

До работ направление самопроизвольных процессов предписывалось только в одну сторону – в сторону роста энтропии. Когда маленькое, нагретое до высокой температуры тело приводится в контакт с холодным и более массивным, то теплота передается только от горячего к холодному, с этим каждый сталкивался в обыденной жизни. Простые расчеты показывают возрастание энтропии в процессе остывания утюга на холодной плите. Но никто никогда не наблюдал самопроизвольного нагревания утюга за счет ещё большего понижения температуры плиты!

А как же самоорганизуются диссипативные структуры, например, в плазме газового разряда (см. рис. 155)? Оказывается, что условия
процессов принципиально отличаются: в классической термодинамике рассматриваются почти равновесные процессы, вблизи равновесия,
тогда как для эффекта самоорганизации необходимы резко неравновесные состояния, вдали от положения равновесия. Тогда при локальном понижении энтропии в одной части в гораздо большей степени возрастет энтропия другой, так что в суммарном итоге второе начало окажется справедливым.

Рис. 155. Эффекты упорядочения в плазме газового разряда

Совместимость феномена самоорганизации с действием второго начала термодинамики – это одно из крупнейших достижений современного естествознания, оно имеет важное значение для многих природных процессов.

Выше мы рассматривали концепцию Большого взрыва. Считается, что Вселенная появляется в состоянии чрезвычайно высокого порядка. Поскольку еще нет агрегатных состояний и самих химических элементов, порядок выражается в наивысшей симметрии взаимодействий частиц-полей (единство кварков, лептонов и гравитонов). Затем симметрия порогово понижается, начинается рост энтропии Вселенной, который, по мнению С. Хокинга, задает направление термодинамической стрелы времени, и она является сонаправленной космологической стреле времени, отличающей расширение Вселенной от сжатия. Совместимость самоорганизации структур и процессов со вторым началом термодинамики приводит также к сонаправленности хода космологического и биологического времени живых существ.

9.3. Системный подход к процессам эволюции

Каждый объект нашего наблюдения и изучения может рассматриваться с двух точек зрения: как система (содержащая в себе свои структурные элементы) и как элемент (в целом принадлежащий «вышестоящей организации» – системе большего масштаба). Поэтому каждый класс объектов мы можем рассматривать как с точки зрения развития его внутренней структуры (или индивидуального развития, онтогенеза), так и с точки зрения смены, последовательности, истории развития данного класса объектов в их множестве (в их филогенезе).

В ходе мирового эволюционного процесса растет разнообразие и сложность форм организации как косного, так и живого вещества. Факторы, которые действуют в биологической эволюции, были рассмотрены в предыдущем разделе. Можно выделить еще один аспект, общий для многих процессов развития, в том числе и для технических систем управления. С точки зрения информатики и общей теории систем организм любого уровня сложности можно рассматривать как функциональную систему с отрицательными обратными связями, которые и позволяют системе адаптироваться к изменениям во внешней среде.
С этой же точки зрения внешняя среда – это совокупность переменных во времени и по величине факторов, воздействующая на организм. Значит, чтобы сохранить в данной среде гомеостаз, организму необходимо адаптироваться ко всей этой совокупности факторов, существенных для его состояния. Поэтому адаптивное поведение организма возможно тогда и только тогда, когда его сложность не ниже сложности окружающей среды.

Более того, для успешного выживания в сложной окружающей среде организм должен обладать некоторой логической избыточностью законов и способов регулирования своих функций по отношению к совокупности законов изменения жизненно важных факторов внешней среды [26]. Если внешняя среда остается постоянной и её сложность не растет, то и развитие организма (как вида) остановится, когда он полностью к ней приспособится. Но внешняя среда не может не изменяться, в самом общем космологическом расширении Вселенной уже заложено изменение условий: галактики и звезды эволюционируют, Солнце проходит свой цикл изменения и создает соответствующую космофизическую обстановку вокруг Земли. Внешняя среда в масштабах планеты также никогда не была постоянной, а с появлением Жизни возникают и мощные биогенные причины изменений всех сфер Земли.

Это значит, что для отдельных организмов и их совокупности
в целом среда обитания усложняется, в том числе и под действием самих организмов. Отсюда следует, что происходит коэволюция (совместная и современная эволюция) «Среда + Организмы» и в общей сопряженности внутренних и внешних процессов развитие получает направленность в сторону все большего усложнения организмов.

Именно резерв сложности (логической мощности) человека способствовал его выходу из-под контроля естественного биологического отбора («непослушное дитя биосферы»). Теперь на него больше действуют факторы сложности социальной окружающей среды, они определяют направление развития разума Homo sapiens. Но и развитие самого человеческого общества зависит от интеллекта его составляющих.
Поэтому на современном этапе коэволюция включает в общую связь и взаимозависимость планетарную окружающую среду, человека и социальную среду. Направление развития человека – это продолжающийся отбор на интеллект индивидуума и социальных коллективов в условиях цивилизационных кризисов. Концепция коэволюции применима к пониманию как мировоззрения, так и науки, к развитию междисциплинарных исследований и взаимодействию естественных и общественных форм знания.

9.4. Сложность простых систем

Показателем сложности системы и её логической мощности может служить количество информационно-энергетических каналов связи (взаимодействия) с окружающей средой. В механике связи обычно ограничивают свободу передвижения некоторой части тела или отдельного объекта. Для высокоорганизованных систем, адаптирующихся к окружающей среде, наоборот, увеличение числа связей (каналов восприятия информации) повышает свободу «маневра» системы или организма.

При высокой сложности на передний план выступает не столько обмен энергией, сколько обмен информацией (рис. 156). Прием информации (при соответствующих затратах энергии) повышает упорядоченность системы, то есть эквивалентен уменьшению её энтропии.

Отмечая это, мы должны иметь в виду, что сложное поведение некоторой системы может быть следствием достаточно простых законов, правил отбора, алгоритмов, на основе которых функционируют (работают, живут) технические системы или живые организмы.

В предыдущей главе мы привели примеры нелинейных зависимостей, неожиданно приводящих к динамическому хаосу. Здесь же уместно рассмотреть примеры того, как простые правила поведения элементов системы могут приводить к упорядоченным и достаточно сложным процессам кратного воспроизводства начальной конфигурации, направленным движениям и устойчивым структурам.

Речь пойдет об эволюции состояний (движении состояний) в системах, где её одинаковые элементы взаимодействуют друг с другом, по крайней мере с ближайшими соседями. Элементами системы являются ячейки (или клетки), которые могут находиться в двух состояниях:
активном и пассивном, или включенном и выключенном, или живом и мертвом. Ячейки могут составлять правильные плоские или пространственные сети, примерами могут быть шахматная доска, лист тетради в клетку или экран компьютера, разделенный на квадратные или прямоугольные ячейки.

В 1960 г. Э. Фредкин (США) предложил вариант системы, в которой будущее состояние любой и каждой ячейки определяется текущим состоянием четырех ближайших соседей (сверху, снизу, справа и слева от выбранной). Ячейка, окруженная нечетным числом живых соседей, остается живой. Если число живых соседей четное, то ячейка умирает или остается мертвой. При таких законах жизни и смерти «клеток» любая начально заданная конфигурация колонии воспроизводится четырехкратно после определенного числа смены поколений (рис. 157).

Рис. 157. Последовательность движения состояний ячеек
в системе Э. Фредкина

Позже и сами копии учетверяются, и процесс размножения циклически продолжается, пока хватает клеточного поля. Периметр занятой колонией зоны расширяется, а её внутренняя область периодически то заполняется густой «порослью», то снова пустеет.  Фредкина приводит к размножению копий начального формата и их расхождению, что создает иллюзию экспансии живых клеток [27].

Если учитывать большее число возможных связей, то поведение системы становится более сложным и менее предсказуемым заранее.

В 1970 г. Дж. Конвэй (Великобритания) изобрел игру «Жизнь», в которой учитываются не 4, а 8 соседей каждой клетки (включая соседей второй координационной сферы, соединенных с выбранной клеткой по углам) [27]. Законы жизни и смерти установлены таким образом: живая клетка продолжит свое существование в следующем поколении лишь
в тех случаях, когда в её окружении на данном этапе находятся две или три живых соседних ячейки. При меньшем числе живых соседей считается, что клетка умирает от одиночества, а при большем – от тесноты (стресса!). Для неживой клетки возрождение происходит только тогда, когда в её окружении будет ровно 3 живых ячейки.

В «Жизни» Конвэя движение состояний сильно зависит от формы начальной, зародышевой колонии клеток. Одна и две клетки сразу гибнут от одиночества, три клетки образуют стабильные циклические «мигалки», квадрат из четырех ячеек не изменяется. При большем числе исходных ячеек в колонии возникают разнообразные варианты: от быстрого вымирания до расходящихся и сближающихся «островов жизни», узоров или цветов (особенно если последующие поколения отмечаются своим цветом). В процессе движения состояний системы она может распадаться на стабильные циклические конфигурации и на направленно перемещающиеся по полю самовоспроизводящиеся фигуры, иногда довольно сложные. На рис. 158 представлены несколько этапов (шагов) эволюции начального состояния в виде двух симметричных квадратов. Удвоение начальной конфигурации возникает на 15 шаге, после 20-го возникает цикл из трех вариантов «популяции». Важно отметить, что увеличение числа связей с окружением (в данном случае переход от системы Фредкина к системе Конвэя) приводит к существенному усложнению получающихся в процессе движения состояний форм живых, или активных, элементов. Исходная простота оборачивается сложностью (геометрической формы активных элементов), устойчивостью
(в циклах повторяющегося самовоспроизводства), кажущейся целенаправленностью (в случаях упорядоченного перемещения воспроизводящихся фигур) и принципиальной творческой потенцией (в смысле способности производства новых конфигураций). В ещё большей мере это проявляется в трехмерных компьютерных версиях «Жизни», когда число взаимодействующих соседей заметно возрастает.

Рис. 158. Последовательность этапов по Конвю

Рассмотренные игры являются, конечно, лишь отдаленной аналогией реальным процессам в окружающем мире (скорее, даже аллегорией). Однако такой видный основатель информатики, как фон Нейман, всерьез доказал, что если каждая клетка имеет свой клеточный автомат (устройство), способный находиться в 29 состояниях, то при наличии сети из 200 тыс. ячеек информационно-логическая система (или машина) способна самовоспроизвести свою копию (будучи помещенной в резервуар с необходимыми запасными частями и комплектующими).

Таким образом, в принципе возможна машинная эволюция, многократно обыгранная в научно-фантастических романах, где сталкиваются человеческая и машинная цивилизации или их представители. Нейрофизиологи обнаружили, что нейронные сети человеческого мозга во многом состоят из подобных по строению клеток, которые могут находиться в возбужденном или заторможенном состояниях. Нейронные сообщества – участки коры мозга из нескольких сотен клеток, связанных между собой синаптическими связями, считаются единичными модулями коры. Было показано, что уже простые модельные нейронные сети, состояние ячеек которых зависит от силы воздействия соседей, способны создавать свои точные копии.

Более того, при циклическом и синхронном изменении порогов срабатывания нейронов (перехода между двумя состояниями) в связанных между собой модулях распространяются волны «обучения», когда модули воспроизводят в себе информацию, содержащуюся в соседнем участке (самовоспроизводят информацию), что проливает свет на процесс запоминания и распознавания образов человеком [28]. Самовоспроизведение и связанный с ним эффект образования однородных областей, состоящих из одинаковых нейронных сетей, естественным образом объясняет дифференциацию и специализацию различных участков мозга как результат спонтанной самоорганизации системы взаимодействующих нейросетей.

Общий вывод, который следует из приведенных примеров, состоит в том, что такие важнейшие свойства совместно эволюционирующих систем (Вселенная, звезды, жизнь на Земле и разум), как сложность, устойчивость, кажущаяся целенаправленность развития, могут быть следствием простых явлений, управляемых совокупностью общих законов.

Фактически в этом основа формирующейся эволюционно-синергетической парадигмы современного естествознания. В её рамках целью отдельных наук и научных направлений является поиск тех простых правил, которые и порождают изумительное разнообразие структур и форм в окружающем человека мире.

Задания для самостоятельной работы

1.  С помощью поисковой системы найдите в Интернете различные варианты определения понятия энтропии и приведите их в своей рабочей тетради.

2.  Плотность энергии в городских районах по крайней мере на 2–3 порядка больше плотности того потока энергии, который поддерживает жизнь в естественных экосистемах, движимых Солнцем.
В силу невысокого КПД, большая часть энергии в городах превращается в тепловую (излучается в ИК-области спектра электромагнитных волн). Как, по Вашему мнению, согласуется это с ростом упорядоченности городской структуры по сравнению с природным ландшафтом? Обратите внимание на роль энтропии при анализе этого вопроса.

3.  Психологи утверждают, что развитие детей ускоряется в разнообразной, информационно насыщенной среде. Попробуйте найти объяснение этому факту с точки зрения материала, приведенного в п. 9.3.

4.  В Интернете есть несколько доступных вариантов игры «Жизнь» (см. http://www. famlife. ***** или www. javenue. info/post/11). По возможности воспользуйтесь одним из вариантов и проведите компьютерное моделирование. Зарисуйте в рабочей тетради типовые конечные варианты, на которые распадается, в конечном счете, «поле жизни».